圖象增強(qiáng)麻醉

圖象增強(qiáng)麻醉第1頁(yè)/共51頁(yè)第四節(jié)醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)

MedicalImageEnhancement

圖像在形成、傳輸或變換的過(guò)程中，由于受到多種因素的影響，造成圖像質(zhì)量的下降（模糊、對(duì)比度差、噪聲干擾等）。即使是高質(zhì)量的圖像，在一些情況下，也很難用肉眼直接得出有用的診斷。不同能力和背景的人對(duì)同一幅醫(yī)學(xué)圖像往往得出不同的結(jié)果。第2頁(yè)/共51頁(yè)舉例第3頁(yè)/共51頁(yè)舉例第4頁(yè)/共51頁(yè)舉例第5頁(yè)/共51頁(yè)舉例第6頁(yè)/共51頁(yè)舉例第7頁(yè)/共51頁(yè)圖像增強(qiáng)的概念圖像增強(qiáng)是一類基本的圖像處理技術(shù)，其目的是對(duì)圖像進(jìn)行加工（突出感興趣的區(qū)域或邊緣，減弱或去除噪聲與干擾等），以得到對(duì)具體應(yīng)用來(lái)說(shuō)視覺(jué)效果更“好”，更有用的圖像。第8頁(yè)/共51頁(yè)圖像增強(qiáng)的方法基于圖像域：直接在圖像所在的空間進(jìn)行

基于變換域：通過(guò)在圖像的變換域間接進(jìn)行方法很多，沒(méi)用通用的標(biāo)準(zhǔn)。第9頁(yè)/共51頁(yè)常用的增強(qiáng)方法灰度變換法直方圖變化法圖像平滑圖像銳化頻域增強(qiáng)彩色增強(qiáng)代數(shù)運(yùn)算第10頁(yè)/共51頁(yè)灰度變換Gray-scaletransformation

當(dāng)圖像成像曝光不足或過(guò)度時(shí),或由于成像設(shè)備的非線性和圖像記錄設(shè)備動(dòng)態(tài)范圍太窄等因素，都會(huì)產(chǎn)生對(duì)比度不足的弊病，使圖像中的細(xì)節(jié)分辨不清。這時(shí)可采用灰度變換，使圖像對(duì)比度擴(kuò)展、圖像動(dòng)態(tài)范圍增大、圖像變清晰，特征明顯。

第11頁(yè)/共51頁(yè)第12頁(yè)/共51頁(yè)第13頁(yè)/共51頁(yè)線性灰度變換0f(x,y)g(x,y)abcd第14頁(yè)/共51頁(yè)觀察直方圖分布灰度動(dòng)態(tài)范圍較窄第15頁(yè)/共51頁(yè)對(duì)比度拉伸灰度動(dòng)態(tài)范圍變寬第16頁(yè)/共51頁(yè)灰度動(dòng)態(tài)范圍變寬觀察直方圖分布第17頁(yè)/共51頁(yè)分段線性灰度變換0f(x,y)g(x,y)abcdMfMg可以根用戶的需要，拉伸特征物體的灰度細(xì)節(jié)，抑制不感興趣的灰度級(jí)。第18頁(yè)/共51頁(yè)分段線性灰度變換第19頁(yè)/共51頁(yè)直方圖均衡化(HistogramEqualization)主要用于增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍偏小的圖像。

基本思想：是將原始圖象的直方圖變換為均勻分布的形式，圖象均衡化處理后，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級(jí)具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)。

第20頁(yè)/共51頁(yè)直方圖均衡化直方圖均衡化第21頁(yè)/共51頁(yè)直方圖均衡化

要找到一種變換

t=EH

(s)

使直方圖變平直，為使變換后的灰度仍保持從黑到白的單一變化順序，且變換范圍與原先一致，以避免整體變亮或變暗。增強(qiáng)函數(shù)必須滿足：（1）EH(s)在0≤s≤1范圍內(nèi)單調(diào)遞增函數(shù)，（2）對(duì)0≤s≤1有0≤EH(s)≤1。

第22頁(yè)/共51頁(yè)直方圖均衡化

可證明累積分布函數(shù)變換滿足以上條件。累積分布函數(shù)：

第23頁(yè)/共51頁(yè)第24頁(yè)/共51頁(yè)直方圖均衡化灰度動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展第25頁(yè)/共51頁(yè)方法：空間域：鄰域平均法、中值濾波、多圖像平均法等。頻率域：因噪聲多在高頻段，采用各種形式的低通濾波。目的：①改善圖像的質(zhì)量；②消除噪聲。圖像的平滑第26頁(yè)/共51頁(yè)平滑可以抑制高頻成分，但也使圖像變得模糊。第27頁(yè)/共51頁(yè)鄰域平均法基本思想：對(duì)含噪聲的原始圖像f(x,y)的每個(gè)像素點(diǎn)取一個(gè)鄰域s，計(jì)算s中所有像素灰度級(jí)的平均值，作為鄰域平均處理后的圖像g(x,y)的平均值。S：預(yù)先定義的鄰域，M：臨域S內(nèi)像素的總點(diǎn)數(shù)。第28頁(yè)/共51頁(yè)點(diǎn)＋的鄰域點(diǎn)＋的鄰域

鄰域平均法4鄰域8鄰域第29頁(yè)/共51頁(yè)中值濾波器是一種非線性濾波器，最初用于一維信號(hào)中，后來(lái)被圖像處理引用。2、中值濾波原理：是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的滑動(dòng)窗口，讓窗口正中點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)各點(diǎn)的中值代替。從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。若窗口長(zhǎng)度為5，窗口中像素的灰度值分別為80、90、200、110、120。中間值110替換200。第30頁(yè)/共51頁(yè)取3X3窗口中值濾波法例從小到大排列，取中間值第31頁(yè)/共51頁(yè)1、既可以濾除圖像中的噪聲，又能保持圖像中一些物體的邊緣。2、在抑制隨機(jī)噪聲上要比鄰域平均法差，但對(duì)于脈沖干擾中值濾波非常有效。二維中值濾波的主要特性第32頁(yè)/共51頁(yè)第33頁(yè)/共51頁(yè)第34頁(yè)/共51頁(yè)第35頁(yè)/共51頁(yè)多圖像平均法

多圖像平均法是利用對(duì)同一景物的多幅圖像取平均來(lái)消除噪聲產(chǎn)生的高頻成分，在圖像采集中常用這種方法。

第36頁(yè)/共51頁(yè)原圖平均2次平均8次平均4次第37頁(yè)/共51頁(yè)頻域低通濾波法一般來(lái)說(shuō)，圖像的邊緣和噪聲都對(duì)應(yīng)于傅立葉變換中的高頻分量，所以通過(guò)頻域?qū)σ欢ǚ秶母哳l分量的衰減能夠達(dá)到圖像平滑、去除噪聲。由于濾除了高頻分量，低頻信息無(wú)損地通過(guò)。第38頁(yè)/共51頁(yè)理想低通濾波器理想是指小于D0的頻率完全不受影響的通過(guò)，而大于D0的頻率則完全通不過(guò)。第39頁(yè)/共51頁(yè)（2）巴特沃斯低通濾波器物理上可以實(shí)現(xiàn)的一種低通濾波器是巴特沃斯低通濾波器。階數(shù)為n,截?cái)囝l率為D0的巴特沃斯濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為：第40頁(yè)/共51頁(yè)1階巴特沃思低通濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)剖面圖低通巴特沃斯濾波器在高低頻率間的過(guò)渡比較光滑，振鈴效應(yīng)不明顯。第41頁(yè)/共51頁(yè)頻域低通濾波消除虛假輪廓當(dāng)圖像由于量化不足產(chǎn)生虛假輪廓時(shí)可用低通濾波器進(jìn)行平滑以改進(jìn)圖像質(zhì)量。第42頁(yè)/共51頁(yè)目的：增強(qiáng)圖像中的輪廓邊緣、細(xì)節(jié)以及灰度跳變部分，形成完整的物體邊界，達(dá)到將物體從圖像中分離出來(lái)或?qū)⒈硎就晃矬w表面的區(qū)域檢測(cè)出來(lái)的目的。圖像的銳化方法：空間域與頻率域兩種。第43頁(yè)/共51頁(yè)

增強(qiáng)邊緣第44頁(yè)/共51頁(yè)增強(qiáng)邊緣第45頁(yè)/共51頁(yè)考察正弦函數(shù)，它的微分微分后頻率不變，幅度上升2πa倍。一、微分法空間頻率愈高，幅度增加就愈大。這表明微分是可以加強(qiáng)高頻成分的，從而使圖像輪廓變清晰。

第46頁(yè)/共51頁(yè)設(shè)圖像函數(shù)為f(x,y)，它在點(diǎn)f(x,y)的梯度是一個(gè)失量，定義為：1、梯度法梯度的方向是f(x,y)在這點(diǎn)變化率最大的方向，幅度（簡(jiǎn)稱梯度）由下式計(jì)算。第47頁(yè)/共51頁(yè)由梯度的計(jì)算可知：1、圖像中灰度變化較大的邊沿區(qū)域梯度值大。2、圖像中灰度變化平緩區(qū)域梯度值小。3、灰度均勻的區(qū)域梯度值為